Fast R-CNN 기법을 활용한 대장 내시경 가이드 알고리즘 개발Development of Colonoscopy Guide Algorithm based on Fast R-CNN
- Other Titles
- Development of Colonoscopy Guide Algorithm based on Fast R-CNN
- Authors
- 은성종; 정은영; 박동균
- Issue Date
- Jun-2019
- Publisher
- 차세대컨버전스정보서비스학회
- Keywords
- 대장 내시경; 내시경 속도; 대장 용종; 합성곱 신경망; 빠른 영역기반 합성곱 신경망; Colonoscopy; Endoscope Velocity; Polyp; CNN; Fast R-CNN
- Citation
- 차세대컨버전스정보서비스기술논문지, v.8, no.2, pp.213 - 222
- Journal Title
- 차세대컨버전스정보서비스기술논문지
- Volume
- 8
- Number
- 2
- Start Page
- 213
- End Page
- 222
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/26488
- DOI
- 10.29056/jncist.2019.06.09
- ISSN
- 2384-101X
- Abstract
- 본 논문은 대장암 환자의 대장 내시경 시행시 진단의에게 실시간으로 보조적인 가이드를 제공해주고자 제안되었다. 제안 방법은 두 가지의 정보를 활용하여 대장 내시경 가이드를 진행한다. 첫 번째 대장 내시경의 모션 벡터 기반 속도 가이드 방법과 두 번째로 특정 구간에서의 대장 용종 유무를 판단하여 적절한 속도 가이드를 위해 알람을 제공해주는 과정으로 진행된다. 개발 알고리즘의 정확도 및 적절성을 평가하기 위해 임상의 기준과 비교 평가하였으며, 추가로 대장용종 유무 인식에 대한 정확도 판단을 위해 기존 영상 처리 방법을 활용하였다. 비교 평가 결과 평균 96%의 정확도를 도출하여 제안 방법이 보다 효과적이고 정확도가 높음을 확인할 수 있었다. 향후 연구로 추가적인 딥러닝 기술을 활용하여 내시경시 보다 환자 맞춤형 요소를 높이는 연구를 진행하고자 한다.\
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